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DINOv3 is a family of versatile vision foundation models that outperforms the specialized state of the art across a broad range of settings, without fine-tuning. DINOv3 produces high-quality dense features that achieve outstanding performance on various vision tasks, significantly surpassing previous self- and weakly-supervised foundation models. These are Vision Transformer and ConvNeXt models trained following the method described in the DINOv3 paper. 12 models are provided: - 10 models pretrained on web data (LVD-1689M dataset) - 1 ViT-7B trained from scratch, - 5 ViT-S/S+/B/L/H+ models distilled from the ViT-7B, - 4 ConvNeXt-{T/S/B/L} models distilled from the ViT-7B, - 2 models pretrained on satellite data (SAT-493M dataset) - 1 ViT-7B trained from scratch - 1 ViT-L distilled from the ViT-7B

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IDM-VTON-F16

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TRELLIS.2-4B

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**TRELLIS.2** is a state-of-the-art large 3D generative model designed for high-fidelity **image-to-3D** generation. It leverages a novel "field-free" sparse voxel structure termed **O-Voxel** and a large-scale flow-matching transformer (4 Billion parameters). Unlike previous methods that rely on iso-surface fields (e.g., SDF, Flexicubes) which struggle with open surfaces or non-manifold geometry, TRELLIS can reconstruct and generate **arbitrary 3D assets** with complex topologies, sharp features, and full Physical-Based Rendering (PBR) materials—including transparency/translucency. *Note: Please refer to the official GitHub Repository for installation instructions and dependencies.*

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COST EXPLORER

好模型，也要算好成本。

费用分析

调整月度 Token 用量，直观比较不同模型的预估 API 开支。

1 M = 100 万 Token · 美元计价
仅比较同一渠道的基础文本 Token 报价

使用已采集且单位可比的 USD / 百万 Token 渠道报价。报价为采集时快照；不计缓存优惠、阶梯价、推理额外输出与税费，请以来源的当前报价为准。

MODEL HANDBOOK

读懂模型，再做选择

选型与常见问题
API 价格应该怎么比较？+

先区分输入、输出和缓存价格，再使用同一任务和用量估算总费用。图像、音频和视频可能按张、时长或分辨率计费，不能直接与 Token 单价比较。

开放权重，就代表可以免费商用吗？+

不一定。必须逐一核对具体模型版本的许可证、商用限制及使用政策。自己部署还需要考虑显存、推理资源和运维费用。

排行榜第一，就是最适合我的模型吗？+

榜单取决于测试任务、版本与评测方法。建议用实际业务样本比较准确性、时延、稳定性和成本，再选择模型。

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